基于特征点匹配和广义Hough变换的扩展目标跟踪方法

针对扩展目标在跟踪过程中存在的因旋转、尺度变化和目标部分区域离开视场时引起的漂移等问题,提出了一种在特征点匹配的基础上结合广义Hough变换的扩展目标跟踪方法.采用ORB特征处理相邻两帧图像,得到初始匹配特征点,然后再用随机采样一致处理筛选出匹配正确率高的特征点作为基础特征点,利用这些基础特征点进行广义Hough变换,提取出一个相对位置固定的跟踪点对目标进行跟踪.实验表明,该方法具有能保持跟踪点的相对位置固定的特性.     

基于广义Hough变换的航迹关联算法

在分布式多传感器信息融合处理系统中,针对目前航迹关联算法存在的缺陷,在前人研究的基础上,将广义Hough变换应用于航迹关联,有效地解决了常规Hough变换只能实现匀速直线运动目标航迹关联以及统计法的抗干扰能力差和模糊法的参数设置复杂等问题.仿真结果表明了该算法的可行性和有效性.     

基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法

针对红外序列图像中点目标成像质量较差、跟踪困难等问题,利用Hough变换算法的抗噪性,并根据测量图像的具体特点,对算法的计算量进行了优化.通过将三维空间Hough变换降为二维,提出了一种基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法.实验结果表明,该方法对部分缺损及大小变化的目标都能够实现稳定跟踪,提高了红外目标跟踪的...     

基于曲线特征的快速Hough逆变换算法

提出一种基于曲线特征(CF)的Hough逆变换(IHT)算法。基于静止图像中待检测曲线的特征，选取图像中若干特征点，根据这些特征点，结合待检测曲线的特征信息寻找生长点，以这些生长点为下一次检测过程的新特征点，循环生长，直至达到检测要求为止。实验表明，CF-IHT算法只选取了图像中待检测曲线上的点进行重建，克服了标准IHT(SIHT)逐像素检测的盲目性，减小了算法的计算复杂度，节省了存储空间，提高了算法的计算效率。     

基于改进的Hough变换的多目标无源测向交叉定位技术

测向交叉定位方法是无源定位方法中发展较早和应用较广泛的一种定位方法,该方法具有全方位、快速、探测距离较远、抗干扰能力强等优点,无论是在民用方面还是军用方面都具有很好的应用前景.主要针对多目标的测向交叉定位中虚假定位点(鬼点)的去除问题进行了研究,提出了一种改进的Hough变换法去除虚假定位点,解决了考虑测向误差时去除虚假定位点的问题.该方法简单直观,计算量小,而且通过仿真可以看出利用此方法去鬼点有很好的效果.     

基于Hough变换的线段检测算法

为了克服Hough变换需要大量存储资源的缺点,在分析传统Hough变换定义方式的基础上,提出了一种新的改进算法.该算法采用多点对应一点的匹配映射规则,对参数空间中的线段形参数单元进行逐个单独处理,寻找图像空间中与之对应的模板,只有那些符合模板匹配条件的图像特征点才对该单元进行投票,通过动态寻找局域峰值点以及记录该峰值点所对应图像空间中线段的端点位置完成图像中的线段检测.该算法不需要预先存储整个参数空间,可以节约大量的存储资源,保持了与传统Hough变换相同的精度,且易于并行处理.     

人脸关键特征点的自动定位

提出一种自动定位人脸关键特征点的方法。选取人脸图像中两眼球中点、各内外眼角点、鼻唇中点和两嘴角点作为9个关键特征点,利用SUSAN算子提取边缘和定位两眼内外角点,并与方向积分投影等方法结合,可以快速准确地获得特征点位置。实验结果表明,该方法能自动定位人脸各关键特征点,平均定位准确率在95%以上。该方法将有助于人脸特征的自动提取和提高人脸识别算法的识别率,虽然是针对固定大小图像(336×480)进行的,但方法本身并不受图像大小的约束;该方法对绝大多数灰度正面人脸图像特征点都能准确地自动定位,即使小角度旋转人脸也取得较好的定位效果,但目前对大角度旋转人脸仍有一定局限。     

基于Hough变换的被动雷达交叉定位虚假点剔除方法

被动雷达系统是一种无源探测系统,具有隐蔽性高、抗干扰能力强、作用距离远等特点,在室内定位、信号侦察和电子战等领域应用广泛。测向交叉定位技术是被动雷达探测中运用较多的一种定位技术。然而,被动雷达在对多干扰源进行交叉定位时,会产生大量的虚假点。为了能够精确的探测出真实干扰源的位置,保证被动雷达对干扰源的跟踪性能,需要进行虚假点剔除。传统的虚假点剔除方法,如最小距离法、基准线聚类法、Hough变换法等存在定位准确率低、计算复杂度高、不适用于实时处理等问题。针对这些问题,本文提出了一种基于Hough变换的被动雷达交叉定位的虚假点剔除方法。该方法采用了基准线聚类法和Hough变换法相结合的方式对虚假点进行剔除,首先,根据被动雷达在单个观测周期内所测得的干扰源角度,通过测向交叉定位技术确定所有交叉点;然后,通过基准线聚类法,对所有交叉点进行处理,剔除部分虚假点,减少后续计算量;最后,在基准线聚类的基础上,根据被动雷达所测得的干扰源角度数量,采用Hough变换法进一步剔除虚假点,以提高定位准确率。本文对所提方法进行仿真验证,仿真结果表明,所提方法不仅能够有效改善基准线聚类法对交叉定位虚假点的剔除效果...     

基于Hough变换的快速虹膜识别算法研究

为了快速、准确地达到虹膜识别的目的,提出一种基于Hough变换的快速虹膜识别算法。首先,对虹膜图像进行相关预处理,其中包括将原图像缩小若干倍,利用Hough变换提取虹膜圆环后,再还原图像;其次,利用2D-Gabor滤波器提取虹膜纹理信息;最后,利用Hamming距离进行虹膜识别。采用虹膜库中30例虹膜图像对该快速虹膜识别算法进行实验研究,结果表明:对虹膜图像缩小倍数应为22n(n=1,2,3,…)倍;当虹膜图像缩小倍数为16倍时,可实现计算速度与识别效果的最佳平衡。实验证明,该虹膜识别方法可行有效。     

基于Hough变换的目标数据处理算法研究

针对直升机防撞问题,开展基于毫米波雷达技术的空中电力线目标检测和识别技术研究。给出了基于Hough变换的目标数据处理算法,与光学设备相比,毫米波雷达能够在全天时、全天候条件下完成目标探测和识别。采用毫米波设备对电力线进行了数据录取,分析了电力线目标的回波特征,对目标数据进行运动补偿,采用Hough变换提取直线,再对提取出的点目标、线目标进行综合处理,完成目标检测和识别。试验结果表明,该算法能够有效提取出场景中的电力线,可以应用于直升机防撞。     

基于曲张特征的快速Hough逆变换算法

提出一种基于曲线特征(CF)的Hough逆变换(IHT)算法.基于静止图像中待检测曲线的特征,选取图像中若干特征点,根据这些特征点,结合待检测曲线的特征信息寻找生长点,以这些生长点为下一次检测过程的新特征点,循环生长,直至达到检测要求为止.实验表明,CF-IHT算法只选取了图像中待检测曲线上的点进行重建,克服了标准IHT(SIHT)逐像素检测的盲目性,减小了算法的计算复杂度,节省了存储空间,提高了算法的计算效率.     

一种快速高效的Hough变换并行算法

本文提出了一种基于流水光总线可重构线性阵列(LARPBS)模型的快速高效Hough变换算法.该算法利用LARPBS有力的通讯功能和计算能力,对直线上的黑色象素进行抽取和统计.对于大小为n×n的二值数字图象、m个θ参数值,本算法可以使用mn²个处理机在O(1)时间完成,从而使速度和效率都达到最优.文中还给出当LARPBS中处理机个数少于mn²时的算法分解执行方法,说明算法具有很好的可扩放性.     

基于Hough拟合算法的对称目标姿态测量新方法

针对空中对称刚体目标,提出了一种基于Hough变换拟合算法的姿态测量新方法.它对于中轴线提取过程进行了改进,通过详实的仿真实验和精度分析,证明该算法在一定程度上提高了中轴线测量法的抗噪性和测量精度,且易于实现,对于实际的工程应用具有一定的借鉴价值.     

三维空间中高超声速目标修正三级Hough变换-检测前跟踪算法

针对大型相控阵雷达对于临近空间高超声速目标的检测跟踪问题,该文提出一种修正的3级Hough变换(MTS-HT)检测前跟踪算法。首先,为了解决直接进行3维Hough变换计算量大的问题,将3维点迹依次降维映射至径向距离-时间、方位角-时间和仰角-时间3个平面进行2维Hough变换;其次,为了能够在充分利用点迹能量信息的基础上尽量减小强干扰的影响,在每级Hough变换中采用非相参积累和二值积累相结合的双重积累方式进行点迹筛选;最后,通过引入运动约束以及合并相似航迹的方式进行航迹精简,从而有效降低虚假航迹数,得到按照时序关联的最终检测航迹。仿真结果表明,该算法具有较高的航迹检测概率和较低的虚假航迹检测概率,可以实现对临近空间高超声速目标的有效检测跟踪。     

基于坐标变换与随机Hough变换的抛物线运动目标检测算法

该文提出了一种在雷达坐标平面中检测匀加速机动目标抛物线轨迹的新算法。该算法将抛物线方程的坐标变换与随机Hough变换三点检测法结合起来检测任意方向的抛物线轨迹,并利用所检测到的点迹的速度信息来消除虚假目标。Monte Carlo仿真表明,在密集杂波条件下,高检测概率会带来高的虚警概率;而在稀疏杂波条件下,检测效果比较好。     

两级Hough变换航迹起始算法

密集杂波环境中低信噪比目标的航迹起始是目标跟踪面临的主要困难.考虑一类具有多普勒量测的目标跟踪问题,提出了一种两级Hough变换航迹起始算法.该算法将时间信息引入Hough变换,利用多普勒与斜距的相关性构造约束条件,将三维空间的轨迹检测转化为两个二维空间的轨迹检测问题.给出了四个描述算法特性的定理,为算法参数设计提供了依据.仿真表明算法的有效性.